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最新推荐文章于 2024-08-20 21:48:47 发布
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R语言deLong‘s test：使用自定义函数检验两个ROC曲线的差异是否具有统计显著性、比较两个或多个相关ROC曲线的AUC的非参数检验
data+scenario+science+insight
11-02 5067
R语言deLong's test：使用自定义函数检验两个ROC曲线的差异是否具有统计显著性、比较两个或多个相关ROC曲线的AUC的非参数检验 目录 R语言deLong's test：使用自定义函数检验两个ROC曲线的差异是否具有统计显著性、比较两个或多个相关ROC曲线的AUC的非参数检验 #deLong's test #deLong's test假设检验自定义函数说明 #deLong's test假设检验自定义函数 #deLong's test假设检验实例 #deLon..
Python + Playwright（3）：内置定位方法（get_by_xxxx）
blues_C的博客
04-23 6558
Playwright 提供了一些内置的快捷定位方法，这些方法是基于 page.locator()进一步封装的简便方法，目的是为了简化常见的定位操作。
Delong检验
Lantary的博客
10-26 5927
用于比较两个ROC曲线的性能，Delong检验是用于AUC面积的显著性检验的。如果两个模型的AUC大小有异但是没有通过Delong检验，那么也不能说明这两个模型有显著的不同。总之，Delong检验就是一种统计学上用于检验AUC显著性的检验方法。
Delong test
热门推荐
liuqiang3的博客
11-02 2万+
最近需要做AUC的显著性检验，delong test是比较常见的AUC显著性检验的方法。我大体研究了一下。 原理： 1.以两个不同的模型对肿瘤良恶性进行分类，其中vgg的AUC为A1A_1A1​,svm结果得到的AUC为A2A_2A2​，delong test就是首先计算两者AUC差值θ=A1−A2\theta = A_1-A_2θ=A1​−A2​ 2.然后根据计算出A1A_1A1​和A2A_2...
AttributeError: ‘FigureCanvasTkAgg‘ object has no attribute ‘set_window_title‘
weixin_43501408的博客
04-10 7895
也有人说改变matplotlib版本也行，但是我没有尝试。问题描述：在跑Bubbliiiing的SSD代码时，出现了这个错误。解决办法：在canvas和set之间增加一个.manager。具体原因：未知（可能是库版本的问题）
Python sklearn.cross_validation.train_test_split及混淆矩阵实现
Missaya的博客
10-15 2734
sklearn.cross_validation.train_test_split随机划分训练集和测试集 一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(trai...
jenkins自动化测试Email Extension邮件模板 及可用参数（TEST_COUNTS ，FAILED_TESTS）详细说明
廖剑秋的博客
04-23 3800
先列出模板内容： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>${ENV, var="JOB_NAME"}-第${BUILD_NUMBER}次构建日志</title> </head> <body leftmar...
基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）
songyang66的博客
04-11 3089
文档资源： 文档图片： 文档简介： data_progress.py实现对数据集进行分类 datasort.py实现对数据集图片进行重命名 train_cnn.py实现训练cnn网络 train_mobilenet.py实现训练mobilenet网络 train_resnet.py实现训练resnet网络 model_test.py实现用测试集图片对cnn模型进行预测，并观察准确率 design.py实现测试界面 results文件夹有cnn网络训练好的h5文件，以及网络训练过程文档和训练过
Mantel Test分析与绘图
hgz2020的博客
08-20 1万+
mantel test
test_title_1292997374953
03-20
NULL 博文链接：https://fbtdjs.iteye.com/blog/849296
tEST_GOTO_32.RAR_The Last
09-14
title check forward and backward goto. This test also tests constraint C17 allowing to have backward goto as a last opcode in the method.
Test_cmp_long.rar_The Crash
09-22
@title Types of arguments - long, double. Dalvik doens t distinguish 64-bits types internally, so this comparison of long and double makes no sense but shall not crash the VM.
Test_div_float.rar_float
09-24
@title Types of arguments - int, float. Dalvik doens t distinguish 32-bits types internally, so this division of float and int makes no sense but shall not crash the VM.
CESA-2022-1-016软件组织能力成熟度模型（征求意见稿）.pdf
11-27
CESA-2022-1-016软件组织能力成熟度模型（征求意见稿）
子牙河山区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
AIP我的个人资料+AIP我的个人资料
最新发布
11-27
AIP我的个人资料+AIP我的个人资料
51单片机c源码-用函数型指针控制P1口灯花样
11-27
51单片机c源码-用函数型指针控制P1口灯花样
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
11-27
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并基于Matlab提供完整的代码实现。通过模拟高度动态的目标运动轨迹，生成相应的测量数据，用于验证和评估多目标跟踪算法的性能，如目标关联、轨迹连续性和跟踪精度等关键指标。该研究适用于复杂、高机动场景下的雷达、无人机编队或智能监控系统中的目标跟踪任务，强调算法在密集目标环境下的鲁棒性与准确性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事雷达信号处理、智能交通、无人机编队控制、计算机视觉或多目标跟踪相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如JPDA、IMM-UKF、GM-PHD等）的仿真验证与性能对比；②为高机动目标轨迹建模与传感器测量仿真提供参考实现；③支持后续在雷达系统、空中交通管制或智能监控中的算法开发与优化。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解轨迹建模与测量生成机制，调试并可视化结果，进一步在此基础上引入噪声、遮挡或目标交叉等复杂因素，以提升实际应用场景下的算法鲁棒性。
【Linux系统运维】CentOS 7.9环境下NVIDIA RTX 4090显卡驱动安装与内核升级指南
11-27
内容概要：本文详细介绍了在CentOS 7.9系统上安装NVIDIA RTX 4090显卡的完整流程，重点包括内核升级至6.9.4版本的操作步骤和显卡驱动的安装方法。文中首先强调了关闭主板安全启动的必要性，随后依次讲解了安装编译环境、升级GCC工具链、下载并编译Linux内核源码、配置GRUB引导以及重启生效新内核的过程。完成内核升级后，提供了执行NVIDIA官方驱动安装命令的具体方式，并推荐使用特定参数避免冲突。整个过程涵盖系统准备、内核编译、引导配置和显卡驱动安装等关键环节。; 适合人群：具备Linux系统管理经验，熟悉命令行操作，有一定运维或深度学习环境搭建需求的技术人员；适用于需要在CentOS 7.9上部署高性能GPU计算环境的研发或运维人员。; 使用场景及目标：①为支持RTX 4090显卡在老旧CentOS 7.9系统上运行而进行高版本内核升级；②解决因内核过旧导致的驱动兼容性问题，实现NVIDIA显卡成功识别与使用；③构建可用于AI训练、科学计算等场景的稳定GPU服务器环境。; 阅读建议：操作涉及内核编译与系统引导修改，存在一定风险，建议在测试环境中先行验证，备份重要数据，并确保网络和电源稳定。严格按照文档顺序执行，注意CPU核心数对编译参数的影响。
CONSTRAINT_CATALOG CONSTRAINT_SCHEMA CONSTRAINT_NAME TABLE_CATALOG TABLE_SCHEMA TABLE_NAME COLUMN_NAME ORDINAL_POSITION POSITION_IN_UNIQUE_CONSTRAINT REFERENCED_TABLE_SCHEMA REFERENCED_TABLE_NAME REFERENCED_COLUMN_NAME def hawkeye unique_title_test_date_project_name def hawkeye cicd_bench_report title 1 null null null null def hawkeye unique_title_test_date_project_name def hawkeye cicd_bench_report sw_version 3 null null null null def hawkeye unique_title_test_date_project_name def hawkeye cicd_bench_report test_date 2 null null null null def hawkeye unique_title_test_date_project_name def hawkeye cicd_bench_report car_version 4 null
08-09
CONSTRAINT_NAME: unique_title_test_date_project_name TABLE_NAME: cicd_bench_report COLUMN_NAME: title, test_date, sw_version, car_version ``` ✅ **可以确认：** - 该唯一约束 `unique_title_test_date_...
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